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Model predictive torque control with an extended prediction horizon for electrical drive systems
Indexado
WoS WOS:000355733700006
Scopus SCOPUS_ID:84930764212
DOI 10.1080/00207179.2014.942698
Año 2015
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



This paper presents a model predictive torque control method for electrical drive systems. A two-step prediction horizon is achieved by considering the reduction of the torque ripples. The electromagnetic torque and the stator flux error between predicted values and the references, and an over-current protection are considered in the cost function design. The best voltage vector is selected by minimising the value of the cost function, which aims to achieve a low torque ripple in two intervals. The study is carried out experimentally. The results show that the proposed method achieves good performance in both steady and transient states.

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Disciplinas de Investigación



WOS
Automation & Control Systems
Scopus
Computer Science Applications
Control And Systems Engineering
SciELO
Sin Disciplinas

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Wang, Fengxiang - TECH UNIV MUNICH - Alemania
Technical University of Munich - Alemania
Technische Universität München - Alemania
2 Zhang, Zhenbin Hombre TECH UNIV MUNICH - Alemania
Technical University of Munich - Alemania
Technische Universität München - Alemania
3 Kennel, Ralph Hombre TECH UNIV MUNICH - Alemania
Technical University of Munich - Alemania
Technische Universität München - Alemania
4 RODRIGUEZ-PEREZ, JOSE RAMON Hombre Universidad Técnica Federico Santa María - Chile

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Financiamiento



Fuente
National Priorities Research Program grant from the Qatar National Research Fund

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Agradecimientos



Agradecimiento
This publication was made possible by a National Priorities Research Program grant from the Qatar National Research Fund [grant number NPRP 4-077-2-028].

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